python代码使用k近邻回归算法，对波士顿房价数据进行预测，并画出真实值与预测值的图像对比图

好的，以下是您所需的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.7 * len(X))
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 构建KNN回归模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 绘制真实值和预测值对比图
plt.plot(y_test, label='true')
plt.plot(y_pred, label='predicted')
plt.legend()
plt.show()

希望能对您有所帮助！

相关问题

使用k近邻回归算法，对波士顿房价数据进行预测，并画出真实值与预测值的图像对比图python

好的，我可以为您提供代码。但在此之前，需要确保您已经安装了以下库：numpy、pandas、sklearn、matplotlib。

接下来，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. 加载波士顿房价数据集

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()

2. 将数据集拆分为特征和目标变量

X = boston.data
y = boston.target

3. 对数据集进行训练集和测试集的划分

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 导入k近邻回归算法

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

5. 创建k近邻回归模型并进行训练

knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

6. 对测试集进行预测

y_pred = knn.predict(X_test)

7. 绘制真实值与预测值的对比图像

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()

完整代码如下：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 将数据集拆分为特征和目标变量
X = boston.data
y = boston.target

# 对数据集进行训练集和测试集的划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建k近邻回归模型并进行训练
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 绘制真实值与预测值的对比图像
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()

希望对您有所帮助！

用K近邻回归算法，对波士顿房价数据进行预测，画出真实值与预测值的图像对比图

好的，我可以为您解答和演示相关的代码。首先，我们需要导入相关的库和数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# 载入波士顿房价数据集
boston = load_boston()
data = pd.DataFrame(boston.data,columns=boston.feature_names)
data['target'] = boston.target

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集，并使用K近邻回归算法进行拟合和预测：

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:,:-1],data.iloc[:,-1],test_size=0.2,random_state=42)

# 使用K近邻回归算法进行拟合和预测
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train,y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)

最后，我们可以将真实值和预测值进行可视化对比，代码如下：

# 绘制真实值和预测值的对比图
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(y_test.values,label='True')
plt.plot(y_pred,label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

运行上述代码后，就可以得到真实值和预测值的对比图像。需要注意的是，预测结果可能存在一定的误差，因此图像中的曲线可能会稍微有些偏差。

如果您想要更准确地评估模型的性能，可以使用各种评估指标，如平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和决定系数（R^2）等。